深度解析：打造基于大型模型的实时互动3D数字人
深度解析：打造基于大型模型的实时互动3D数字人
数字人，即数字世界的“人”，通常借助AI技术驱动，具备与真实人类相似的外形、感知、交互与行为能力。随着大模型能力的涌现，一个完整的数字人系统已成为融合多种AI能力、形象设计、建模、高性能渲染引擎等多种计算机技术的综合体。本文将带你认识一个完整的交互式数字人系统的结构、原理与相关工具，并通过开源项目Fay演示基于LLM的实时对话3D数字人。
数字人工作原理
一个完整的交互式数字人系统可以分为以下几个主要部分：
语音输入与识别：这是数字人能“听”的基础。借助自动语音识别（ASR）技术，将语音输入转化为自然语言文本。可以使用在线云服务或本地ASR模型。
AI交互处理：这是交互型数字人的“大脑”功能。大语言模型（LLM）赋予数字人真正的智慧与灵魂，理解自然语言输入并生成响应内容。
语音合成：这是数字人能“说”的基础。通过语音合成（TTS）模型将文本转化为音频流，让数字人能够用语音“说话”。
数字人驱动：这一步是用合成的音频流等数据驱动前端数字人，使其边“说”边“动”，包括声音、动作、表情。根据数字人类型，可能需要借助不同的引擎或AI模型。
数字人呈现：这是终端呈现出的虚拟数字人形象与动画视频，可以是3D或2D。例如，3D高保真数字人通常借助Metahuman建模，通过Unreal引擎导入模型进行渲染与运行。
3D数字人建模与开发
3D数字人的创建过程主要包括以下几个步骤：
头部模型：使用三维建模工具创建并导出自定义头部模型。
形象建模：通过MetaHuman Creator进行数字人本体的建模设计，可以导入自定义头部模型或选择内置形象，对数字人的面容、表情、姿态等进行细节调整。
- 动画与行为逻辑设计：在Unreal引擎中导入MetaHuman数字人模型，进行动画和交互行为逻辑设计。可以借助iPhone捕捉真人面部表情用于数字人。
- 数字人打包运行：完成设计后，将整个数字人工程打包成可执行应用程序，运行查看最终效果。
数字人控制器构建
数字人控制器是数字人的大脑中枢，负责借助各种AI技术实现与真实人类的交互。主要模块包括：
语音识别模块：通过ASR模型将语音流转换为文本内容。可以选择云端API或本地模型。
AI交互处理模块：核心模块，使用LLM理解自然语言输入并生成响应。企业应用中常使用RAG补充私有知识。
语音合成模块：将AI响应文本转化为音频。可以选择不同声音风格，支持情绪识别。
数字人通信：通过WebSocket等通道将音频、情绪数据传递给前端数字人，驱动其语音与动作输出。
系统优化挑战
实际应用中，数字人系统面临诸多挑战，包括：
个性化设计与建模：需要根据应用场景定制数字人形象。
行为逻辑优化：特别是在复杂场景如直播中，需要优化数字人的行为逻辑。
端到端流程优化：涉及多个复杂处理节点与AI模型，需要优化稳定性与性能。
多模态响应：如何结合图片、视频等多模态信息进行更丰富的交互。